机器学习预测筛选MOF气体分离膜的研究进展

作者：田凯; 李东洋; 段锟^*; 王景^*; 张亚涛

来源：膜科学与技术, 2023, 43(06): 149-158.

DOI：10.16159/j.cnki.issn1007-8924.2023.06.016

• MOF膜
• 机器学习
• 气体分离
• 性能预测与筛选
• 分子模拟

金属有机框架(MOFs)气体分离膜因其优异的分离性能在碳捕集、能源气体分离等领域得到广泛关注。尽管采用高通量分子模拟计算可以实现高性能MOF膜的筛选，但随着MOFs数量的激增，逐一计算MOF膜的气体分离性能需要消耗大量的计算资源，而基于机器学习方法可以快速进行MOF膜的性能预测与筛选，进而加速高性能MOF膜的设计制备流程.本综述系统介绍了机器学习预测筛选MOF膜的方法与流程，总结了当前的研究进展，分析了机器学习预测筛选MOF膜未来的方向与挑战.

• 单位
  郑州大学